2026年森林植被碳储量动态监测模型研究进展与应用

2026年森林植被碳储量动态监测模型研究进展与应用汇报人：WPSCONTENTS目录01

研究背景与意义02

监测技术体系构建03

碳储量模型构建与优化04

关键研究成果解析CONTENTS目录05

技术应用案例分析06

面临的挑战与对策07

未来展望与政策建议研究背景与意义01全球森林碳循环的核心地位

森林碳储量的全球占比热带森林储存了全球约一半的地上生物量碳（AGC），是地球碳循环的关键组成部分，在调节大气碳含量方面发挥着不可替代的作用。

森林碳汇的生态功能森林作为地球上最大的碳汇之一，通过植被生长吸收并储存大气中的二氧化碳，其碳储存能力直接影响全球气候平衡与温室效应减缓进程。

森林扰动对碳循环的影响毁林、火灾、选择性采伐等干扰导致森林碳储量损失，如1990-2020年间热带湿润森林因干扰造成15.6±3.7Pg的净AGC损失，其中小规模毁林贡献了约56%的碳损失。

森林恢复的碳汇潜力受干扰森林能够通过自然恢复逐步重建碳储量，例如热带干旱森林火灾后的长期恢复可部分抵消碳损失，而保护幼龄林和恢复中森林是提升碳汇能力的重要途径。热带森林碳储量现状与干扰威胁

热带森林碳储量的核心地位热带森林储存了全球约一半的地上生物量碳（AGC），是全球碳循环的关键组成部分，对调节地球气候、平衡大气碳含量具有至关重要的作用。

主要干扰类型及其影响热带森林正遭受多种干扰，包括农业扩张导致的毁林，以及火灾、选择性采伐和边缘效应引发的退化，这些干扰直接威胁森林碳储量和生态功能。

热带湿润森林的显著碳损失研究显示，1990-2020年间受干扰的热带湿润森林出现15.6±3.7Pg的净AGC损失，而受干扰的热带干旱森林保持碳中性。

小规模毁林的超比例碳损失贡献小规模（小于2公顷）毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，但由于持续的土地利用转变导致森林无法再生，造成了约56%的碳损失，成为碳损失的主要驱动因素。动态监测对碳中和目标的支撑作用提供精准碳汇核算数据通过构建格点尺度的森林扰动植被恢复数据库及碳簿记模型，可量化不同干扰类型和扰动斑块大小对碳储量的贡献，如1990-2020年热带湿润森林因小尺度毁林导致15.6±3.7Pg的净AGC损失，为碳排放核算提供科学依据。优化森林碳汇管理策略揭示小尺度开荒对热带碳损失的超比例影响（占5%扰动面积却造成56%碳损失），表明需遏制土地利用变化并保护幼龄林和恢复中森林，为制定针对性保护与恢复策略提供方向。提升碳汇潜力评估准确性动态监测技术能实时反映不同区域和时间尺度下的碳排放和吸收情况，如中国森林植被碳周转时间自2000年以来每年延长0.025±0.002年，为准确评估森林碳汇潜力及制定增汇措施提供关键参数。支撑碳交易与政策制定高精度的碳储量动态数据可应用于国家温室气体清单编制、REDD+项目监测与核证，以及森林保护与恢复关键区域识别，助力碳交易市场发展和碳中和相关政策的科学制定。现有监测技术的局限性分析传统簿记模型的空间异质性刻画不足

传统模型长期依赖区域尺度响应曲线，难以反映森林空间异质性和扰动响应过程，导致对碳储量动态变化的评估存在偏差。复杂地形区域遥感数据精度受限

在地形复杂、树种多样及气候变化剧烈地区，遥感数据易受干扰，如山区GPS定位偏差、植被遮挡导致数据饱和，影响碳储量监测精度。生态系统复杂性带来的评估不确定性

森林碳储量变化受植物生长、土壤吸碳、火灾、病虫害等多因素影响，这些因素具有随机性和不确定性，增加了碳储量评估的难度。数据共享与集成机制不完善

不同部门和机构采集的数据格式、精度各异，缺乏统一的数据平台和标准化处理流程，阻碍了大规模碳储量动态监控及决策制定。小尺度扰动监测能力不足

小规模（小于2公顷）毁林事件仅占受干扰区域约5%，但传统技术难以精准捕捉，导致其造成的约56%碳损失未被充分量化。监测技术体系构建02多源遥感技术协同应用光学遥感：植被碳储量宏观监测光学遥感通过植被指数（如NDVI）实现大范围森林覆盖与生长状况监测，可辅助评估区域尺度碳储量动态变化，是森林碳汇宏观监测的基础手段。激光雷达（LiDAR）：三维结构精准反演LiDAR技术能提供森林垂直结构信息，如树高、冠幅等，显著提升生物量碳储量估算精度，尤其在复杂地形和高生物量区域表现出独特优势。微波遥感：全天候穿透监测微波遥感具有穿透云层和植被的能力，可实现全天候、全天时监测，弥补光学遥感受天气影响的不足，为动态监测提供稳定数据支持。数据融合：提升模型综合性能通过融合光学、LiDAR、微波等多源遥感数据，结合机器学习算法（如XGBoost、RF），可构建高精度森林碳储量模型，有效刻画空间异质性。LiDAR三维结构监测方法创新

多源遥感协同观测机理倪文俭研究员团队发展了“景观尺度相干森林雷达后向散射模型(LandSAR)”和“植被光学多角度立体观测模型(LandStereo)”，构建了“森林碳储量遥感虚拟星座模拟器(LandRS)”，推动激光雷达、雷达干涉与光学多角度立体观测的协同机理与方法研究。

地形自适应波形指数研发提出地形自适应大光斑激光雷达波形指数(SAWA)，优化了“陆地生态系统碳监测卫星（句芒号）”的观测角度设计，提升了复杂地形区域森林碳储量监测精度。

点云数据处理技术突破针对LiDAR点云数据，开发了包括航带拼接、去噪、分类滤波等关键技术。如使用统计学方法，通过分析点云局部邻域高程统计特征剔除噪声点，利用三角网曲面生长法分离地面与植被点云，为森林参数提取奠定基础。

机器学习模型构建与应用基于无人机LiDAR提取林木冠层变量、高度变量、密度变量等特征，采用XGBoost、RF、SVM等机器学习方法建立森林地上碳储量模型，有效解决传统光学遥感在高生物量区域数据饱和问题，显著提升估测精度。地面观测网络与数据验证体系地面样地监测网络构建中国森林生态系统定位研究网络（CFERN）已建成覆盖41个典型森林类型的1,200个固定监测样地，采用每木检尺法结合土壤剖面分层取样，实现生物量碳储量年变化量的精确测定，乔木层碳储量监测误差可控制在±5%以内。多源数据融合验证方法通过地面调查获取森林的实际生物量、树种结构和树木生长状况数据，并与遥感数据进行比对与校准，结合CERN28个森林样地的生物量清查、凋落物和死亡率等长期监测数据，以及CMIP6多模式模拟数据，进行独立验证，提升碳储量评估精度。地面传感器网络优化布设构建低成本、高密度的地面传感器网络（如LIDAR、土壤pH传感器），结合地理信息系统（GIS）进行空间可视化表达，实现碳储量空间变异可视化，解决传统地面调查人力、时间与资金成本高昂及对样地生态环境侵扰的问题。数据质量控制与标准化采用改进的干烧法（ISO10694）与光谱分析技术结合提升有机碳测定效率，针对两期森林碳清查数据样点未完全对应问题，利用深度学习算法（SAE栈式自编码网络）进行训练插补，获取5510个点对点观测数据，保障数据一致性与可靠性。无人机高光谱监测技术应用

多光谱数据采集与森林冠层光谱特征提取利用无人机搭载多光谱传感器，采集森林冠层光谱数据，可获取植被在不同波段的反射率信息，结合机器学习算法构建病虫害识别模型，需解决植被背景干扰与光谱变异问题。

退耕还林区域植被恢复效果评估通过无人机采集高分辨率影像，结合植被指数（如NDVI）评估退耕还林区域的恢复效果，技术难点在于影像自动处理算法和植被指数动态阈值设定，以解决不同植被类型覆盖下的评估准确性问题。

森林碳储量估算中的辅助验证无人机高光谱技术可辅助验证基于LiDAR建立的森林地上碳储量模型，通过提供植被冠层光谱信息，与LiDAR获取的三维结构数据结合，提升碳储量估算的精度和可靠性。碳储量模型构建与优化03传统碳簿记模型的方法瓶颈

区域尺度响应曲线的局限性传统碳簿记模型长期依赖区域尺度的碳库恢复响应曲线，难以刻画森林生态系统的空间异质性，无法准确反映不同扰动类型和斑块大小对碳储量变化的差异化影响。

空间异质性刻画能力不足模型未能充分考虑森林扰动后的空间明确恢复过程，对于小尺度、持续性的毁林事件（如面积小于2公顷的砍伐）导致的碳损失贡献估计存在偏差，难以捕捉碳储量动态的精细空间格局。

扰动类型与恢复过程耦合缺失传统模型对不同干扰类型（如火灾、选择性采伐、边缘效应）的碳损失及后续恢复机制的耦合分析不足，例如无法有效区分热带干旱森林火灾后恢复与湿润森林小规模砍伐的碳动态差异。空间明确碳库恢复曲线的引入传统碳簿记模型的方法瓶颈传统模型长期依赖区域尺度响应曲线，难以刻画森林空间异质性和扰动响应过程的复杂动态，限制了碳储量估算的准确性。空间明确碳库恢复曲线的技术突破通过引入空间明确的碳库恢复曲线，结合高分辨率遥感数据和森林扰动恢复数据库，构建新型森林碳簿记模型，显著提升对空间异质性和扰动响应过程的刻画能力。模型应用案例与成效该模型成功估算1990-2020年间森林扰动导致的植被碳储量时空变化动态，明确不同干扰类型和扰动斑块大小对碳储量及碳密度变化的具体贡献，揭示小尺度热带森林砍伐造成显著碳损失的现象。多源数据融合算法设计01高分辨率遥感数据与森林扰动恢复数据库集成清华大学李伟团队构建格点尺度森林扰动植被恢复数据库，开发集成高分辨率遥感数据的碳簿记模型，突破传统模型依赖区域尺度响应曲线瓶颈，引入空间明确碳库恢复曲线，提升对森林空间异质性和扰动响应过程的刻画能力，用于估算1990-2020年间森林扰动导致的植被碳储量时空变化动态。02融合深度学习的多源数据-模型融合系统国家生态科学数据中心应用融合深度学习的多源数据-模型融合系统，以1980-2020年中国森林区域光、温、水、CO₂等为驱动，结合两期森林植被碳和土壤碳清查数据、遥感连续观测的LAI等多源数据，采用基于贝叶斯统计的MCMC算法进行同化反演，获取植被碳周转时间动态变化。03地面调查与遥感数据结合的耦合算法通过地面调查获取森林实际生物量、树种结构和树木生长状况数据，与遥感数据进行比对与校准，利用改进的干烧法（ISO10694）与光谱分析技术结合提升土壤有机碳测定效率，胸径生长量与生物量扩展方程（BEF）耦合计算使乔木层碳储量监测误差控制在±5%以内，提高碳储量监测精度。04多源传感器数据融合定位优化算法针对山区地形复杂导致的GPS定位偏差，通过北斗导航+惯导+视觉传感器等多源传感器融合优化定位算法，解决多传感器数据同步与标定、滤波算法参数整定问题，平衡定位精度与功耗需求，为山区森林碳储量动态监测提供精准定位支持。机器学习模型在碳储量反演中的应用

主流机器学习算法的应用实践在森林地上碳储量模型构建中，XGBoost、RF（随机森林）、SVM（支持向量机）等机器学习方法被广泛应用。这些算法通过学习LiDAR提取的林木冠层变量（如郁闭度、叶面积指数）、高度变量（如冠层起伏率、标准差）和密度变量等特征与实测碳储量之间的关系，建立预测模型。

多源特征变量的融合与优化模型输入特征不仅包括LiDAR点云提取的三维结构信息（如不同林层的三维点云密度、林分平均直径），还可结合光学遥感数据（如NDVI等植被指数）、地形特征（粗糙度、坡向）等多源数据，通过特征选择与工程优化，提升模型对碳储量空间变异的解释能力。

模型精度提升与验证方法为确保反演精度，通常采用交叉验证、独立样本验证等方法对模型性能进行评估。例如，基于无人机LiDAR数据和地面样地实测数据，利用机器学习模型反演森林地上碳储量，可有效降低传统方法在高生物量区域因植被遮挡导致的数据饱和问题，提高复杂环境下的估测准确性。关键研究成果解析04热带湿润森林碳损失机制研究

热带湿润森林碳损失总量估算1990－2020年间，受干扰的热带湿润森林出现15.6±3.7Pg的净地上生物量碳（AGC）损失，主要由规模小但持续存在的毁林开荒驱动。

小规模毁林的超比例碳损失贡献面积小于2公顷的小规模毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，但由于持续的土地利用转变导致森林无法再生，造成了约56%的碳损失。

干扰类型的碳损失差异大型火灾引发的碳损失可被火灾后的长期恢复所抵消，而小规模毁林因土地利用转变导致森林无法再生，造成持续性碳损失。

碳损失的空间扩张趋势毁林活动正从低碳储量密度区域向碳储量密度更高的湿润森林扩展，加剧了单位面积的地上生物量碳损失。小尺度扰动的碳损失贡献分析

01小尺度扰动的面积占比与碳损失占比失衡研究显示，面积小于2公顷的小规模毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，但由于持续的土地利用转变导致森林无法再生，这些事件造成了约56%的碳损失。

02小尺度扰动的主要驱动因素这类小规模扰动大多与人类土地利用变化相关，如农田、牧场、道路和居民点的扩张，使受扰动森林成为碳排放源。

03干湿森林中小尺度扰动的碳响应差异受干扰的热带干旱森林保持碳中性，火灾造成的碳损失可通过灾后植被恢复得到部分抵消；而受干扰的热带湿润森林则出现15.6±3.7Pg的净AGC损失，主要由规模小但持续存在的毁林开荒驱动。中国森林碳周转时间变化趋势

中国森林碳周转时间整体延长趋势自2000年以来，中国森林整体植被碳周转时间（τveg）呈现显著增长趋势，增速为每年0.025±0.002年，与欧美成熟森林普遍缩短的趋势形成鲜明对比。

年轻森林碳周转时间延长的驱动机制在氮沉降较高的年轻森林中，大气CO₂浓度升高导致的植被生长加速效应超过了碳损失（如树木死亡、分解）的加速效应，净效应表现为碳在植被中停留时间延长，即τveg增加。

林龄结构对碳周转时间的调节作用年轻森林的生长主导阶段使其对CO₂升高响应更为积极，从而表现出与老龄林不同的碳周转动态。林龄结构是调节碳周转和碳循环动态的关键因素。

碳周转时间延长的生态意义τveg的延长直接增强了森林生态系统的碳固持能力，是贡献于中国陆地碳汇持续增长的一个重要生理生态过程，为改进地球系统模型和指导森林碳汇管理策略提供了关键科学依据。森林扰动类型与碳密度关系研究

不同扰动类型的碳密度响应差异研究显示，受干扰的热带干旱森林保持碳中性，而受干扰的热带湿润森林则出现15.6±3.7Pg的净地上生物量碳（AGC）损失，主要由毁林开荒驱动。小规模扰动的碳损失贡献小规模（小于2公顷）毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，但由于持续的土地利用转变导致森林无法再生，这些事件造成了约56%的碳损失。大型火灾的碳损失与恢复平衡相比之下，大型火灾引发的碳损失被火灾后的长期恢复所抵消，显示出不同扰动类型对碳密度影响的时间动态差异。扰动向高碳密度区域扩展趋势随着时间推移，毁林活动向碳储量密度更高的湿润森林扩展，加剧了单位面积的AGC损失，凸显了保护高碳密度森林的重要性。技术应用案例分析05热带森林碳动态时空格局模拟模型构建：高分辨率碳簿记模型创新基于高分辨率森林扰动和生物量数据，构建格点尺度森林扰动植被恢复数据库，开发集成高分辨率遥感数据与恢复数据库的森林碳簿记模型，突破传统模型依赖区域尺度响应曲线的瓶颈，引入空间明确的碳库恢复曲线，提升对森林空间异质性和扰动响应过程的刻画能力。关键发现：小尺度毁林的超比例碳损失1990-2020年间，受干扰热带湿润森林出现15.6±3.7Pg的净地上生物量碳损失，主要由规模小但持续存在的毁林开荒驱动。小规模（小于2公顷）毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，却造成约56%的碳损失，因持续土地利用转变导致森林无法再生。区域差异：干湿森林碳动态对比受干扰的热带干旱森林保持碳中性，火灾引发的碳损失被火灾后的长期恢复所抵消；而热带湿润森林碳损失显著。同时，毁林活动向碳储量密度更高的湿润森林扩展，加剧了单位面积的地上生物量碳损失。基于LiDAR的森林地上碳储量模型LiDAR技术在森林碳储量监测中的优势LiDAR技术能够提供高精度的森林三维结构信息，突破传统光学遥感在高生物量区域易饱和的局限，显著提升森林生物量与碳储量估测的精度与准确性，尤其适用于复杂自然环境下的动态监测。关键特征变量提取从LiDAR点云数据中提取林木冠层变量（如郁闭度、叶面积指数）、高度变量（如冠层起伏率、标准差）、密度变量及地形特征等，结合林分平均直径等参数，构建碳储量估算的特征集。模型构建方法常用XGBoost、RF、SVM等机器学习方法，以提取的LiDAR特征变量为输入，结合地面实测生物量数据，建立森林地上碳储量预测模型，实现从点云数据到碳储量的定量反演。LiDAR数据预处理关键步骤包括点云数据解算（POS数据处理、航迹解算、航带拼接与校正）、去噪（基于统计学方法剔除孤立噪声点）、分类滤波（区分地面与植被点云），为模型输入提供高质量数据基础。碳汇动态监测虚拟星座实践

虚拟星座模拟器构建倪文俭研究员团队构建了“森林碳储量遥感虚拟星座模拟器(LandRS)”，致力于推动基于国产和国际共享遥感卫星数据的森林植被碳储量遥感监测虚拟星座研究。

多源遥感协同机理聚焦于“激光雷达、雷达干涉与光学多角度立体观测的协同机理与方法”，发展了“景观尺度相干森林雷达后向散射模型(LandSAR)”、“植被光学多角度立体观测模型(LandStereo)”。

国产卫星观测优化优化了“陆地生态系统碳监测卫星（句芒号）”的观测角度设计，提升了国产卫星在森林碳储量监测中的数据质量与应用效能。

关键技术研发应用提出了地形自适应大光斑激光雷达波形指数(SAWA)，开发了针对DEM提取的雷达干涉数据大气影响去除简易方法、不同源DEM数据高精度自动化配准算法，支撑了碳汇动态监测的技术需求。森林恢复潜力评估与预测

森林恢复潜力评估的关键指标森林恢复潜力评估需综合考虑生物量碳储量恢复速率、碳密度变化趋势、干扰类型与规模的影响，以及林龄结构对碳周转时间的调节作用，如中国年轻森林植被碳周转时间（τveg）自2000年以来每年延长0.025±0.002年。

不同干扰类型下的恢复动态热带干旱森林受干扰后保持碳中性，火灾造成的碳损失可通过长期恢复抵消；而热带湿润森林因小规模（小于2公顷）毁林导致15.6±3.7Pg净AGC损失，此类扰动虽仅占受干扰区域5%，却贡献约56%碳损失。

基于模型的恢复趋势预测集成高分辨率遥感数据和森林扰动恢复数据库的碳簿记模型，可有效预测森林恢复过程，如1990-2020年热带森林扰动动态研究揭示，毁林活动向高碳密度湿润森林扩展加剧单位面积AGC损失，需通过遏制土地利用变化和保护幼龄林提升恢复潜力。面临的挑战与对策06复杂地形区监测精度提升策略多源遥感数据协同融合技术针对复杂地形区植被遮挡与光谱变异问题，采用光学遥感（如高分五号VSSWIR）、微波遥感及LiDAR技术融合，构建“激光雷达-雷达干涉-光学多角度”协同观测体系，提升垂直结构与生物量反演精度。地形自适应算法优化开发地形自适应大光斑激光雷达波形指数（SAWA），结合DEM数据高精度自动化配准算法，消除山地林区地形起伏对碳储量估算的干扰，如倪文俭研究员团队提出的山地林区光学多角度立体观测点云垂直分布规律修正方法。地面-遥感数据耦合验证建立地面固定样地网络（如CFERN的1200个样地）与无人机LiDAR点云数据的耦合模型，通过每木检尺法与点云特征提取（如郁闭度、冠层高度）的交叉验证，将乔木层碳储量监测误差控制在±5%以内。深度学习驱动数据插补与修正应用SAE栈式自编码网络等深度学习算法，对非对应样点的碳清查数据进行插补，获取5510个点对点观测数据，结合贝叶斯MCMC算法优化模型参数，降低生态系统复杂性导致的评估不确定性。多源数据标准化与集成方法

数据标准化关键技术针对不同传感器、不同时空尺度数据的差异，采用统一的坐标系统（如WGS84）、数据格式（如LAS格式点云）和精度标准，消除系统误差，确保数据一致性。例如，对无人机LiDAR点云进行航带平差与地面控制点校正，使不同航带数据坐标统一。

多源数据融合框架构建“遥感-地面-模型”三位一体的数据融合体系，整合光学遥感（如句芒号卫星数据）、激光雷达（LiDAR）、地面样地调查数据及气象观测数据，通过贝叶斯统计、深度学习（如SAE栈式自编码网络）等方法实现数据互补与误差修正。

数据质量控制流程建立包含数据去噪（如基于统计学方法剔除LiDAR点云噪声）、异常值检测（如利用机器学习算法识别土壤碳数据离群点）、时空匹配（如将月度气象数据与季度遥感数据时空对齐）的全流程质量控制机制，提升数据可靠性。

集成平台构建与应用开发森林碳监测虚拟星座模拟器（如LandRS），集成多源数据处理、模型计算与可视化功能，支持格点尺度碳储量动态评估。例如，清华大学研究团队通过集成高分辨率遥感与森林扰动恢复数据库，实现1990-2020年热带森林碳动态模拟。生态系统复杂性的量化表征

碳库构成的多维度解析森林生态系统碳储存量主要通过地上生物量（20%-40%）、地下生物量及根系（5%-15%）、土壤层（50%-70%）、死亡树木残余（2%-10%）和凋落物（1%-5%）五个核心元素体现，各组分动态变化共同影响碳循环过程。

空间异质性的关键影响因子不同地区、不同类型森林碳储量变化呈现显著空间差异，受地形、气候、土壤性质影响，如湿润气候区与干旱气候区碳储量变化速率不同，坡度较大区域因水分养分流失碳积累速度较低。

干扰类型与碳损失的关联性热带湿润森林中小规模（小于2公顷）毁林事件仅影响约5%的受干扰区域，却造成约56%的碳损失；大型火灾引发的碳损失可被火灾后的长期恢复所抵消，显示不同干扰类型对碳储量影响差异显著。

林龄结构对碳周转的调控作用中国年轻森林植被碳周转时间（τveg）自2000年以来呈现显著增长趋势，增速为每年0.025±0.002年，与欧美成熟森林τveg缩短趋势形成对比，揭示林龄是调节碳循环过程的关键因素。长期监测体系的构建与维护多尺度监测网络的整合构建从地面样地（如中国森林生态系统定位研究网络CFERN的1200个固定样地）、无人机遥感到卫星遥感（如句芒号）的多尺度监测网络，实现点-面结合的碳储量动态观测。数据标准化与共享机制建立统一的数据采集标准和处理流程，推动跨部门（如科研机构、林草局）、跨领域（遥感、生态学、计算机）的数据共享平台，解决数据格式与精度差异问题。技术融合与模型迭代优化集成LiDAR、高光谱等遥感技术与机器学习算法（如XGBoost、深度学习），结合动态非平衡理论，持续优化碳循环模型，提升预测精度（如将乔木层碳储量监测误差控制在±5%以内）。长期监测的挑战与应对策略针对生态系统复杂性、气候变化干扰及数据时效性问题，采用长期定位观测与定期校准相结合，引入新型传感器（如低成本地面传感器网络）和自适应算法，保障监测体系的稳定性与可持续性。未来展